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Dataiku > 实例探究 > Malakoff Humanis:利用 NLP 的力量改善客户关系
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Malakoff Humanis: Improving Customer Relations With the Power of NLP

技术
  • 分析与建模 - 自然语言处理 (NLP)
适用行业
  • 医疗保健和医院
服务
  • 数据科学服务
挑战
Malakoff Humanis 是法国领先的非营利性团体健康保险公司,在满足客户需求和提供优质客户服务方面面临着越来越大的挑战。该公司为公司、员工、个体经营者和单一付款人提供补充健康、福利和养老金合同。除了法国社会保障外,它还涵盖医疗报销,并指导客户选择护理机构。该公司有一个专门的数据科学和分析部门,由首席数据官领导。数据部门由四个主要分支组成,每个分支负责数据科学和分析、数据治理、数据架构和云以及人工智能和数据可视化。然而,该公司在有效管理客户索赔和改善电话客户协助方面遇到了困难。
关于客户
Malakoff Humanis 是法国领先的非营利性团体健康保险公司。它为公司、员工、个体经营者和单一付款人提供补充健康、福利和养老金合同。作为补充健康保险,该共同基金除了法国社会保障外,还涵盖医疗报销,并指导客户选择护理机构。该公司拥有 11,000 名合作者、426,000 家客户企业和 65 亿欧元的股权。它有一个专门的数据科学和分析部门,由首席数据官领导。数据部门由四个主要分支组成,每个分支负责数据科学和分析、数据治理、数据架构和云以及人工智能和数据可视化。
解决方案
为了应对挑战,Malakoff Humanis 求助于 Dataiku 的 Deep Belief 项目,该项目提供咨询服务以解决雄心勃勃的 AI 项目。通过该项目,Malakoff Humanis 与 Dataiku 的数据科学家合作开展了两个先进的自然语言处理 (NLP) 项目。第一个项目是一个基于 AI 的解决方案,它通过 NLP 分类算法帮助理解在线索赔的主题,并自动将索赔发送给相应的客户服务团队。第二个项目是分析客户电话的内容(主题和语气),以确定电话协助的改进领域。该项目的主要目标是改善电话协助管理,缩短通话时间,减少重复呼叫,减轻客户支持团队的压力,并提高客户满意度。为评估电话语气而构建的情绪分析 NLP 模型可以预测整体语气、对话中各个句子的语气以及对话开始和结束时的情绪。
运营影响
  • The project made it possible to create a processing chain which takes transcriptions of telephone calls as input and analyses and classifies the tone as well as the topic of conversations.
  • Despite the relatively low number of labeled transcriptions, the information obtained allows to analyze and monitor the overall content and sentiment of calls, and classify them accurately into the main call categories.
  • Dataiku’s Deep Belief program allowed to identify and operationalize a new advanced NLP use case for the Malakoffff Humanis AI team in a secure and scalable way that empowers users to be autonomous, continue monitoring the models in production, and potentially reuse it for other text classification problems.
数量效益
  • Improved management of telephone assistance
  • Shorter calls and fewer re-calls
  • Less pressure on customer support teams

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